聚合函数

ClickHouse 支持所有标准 SQL 聚合函数 (sum, avg, min, max, count)，以及广泛的其他聚合函数。

页面	描述
intervalLengthSum	计算所有范围（数值轴上的片段）联合的总长度。
median	median* 函数是对应的 quantile* 函数的别名。它们计算数值数据样本的中位数。
welchTTest	对两个群体的样本应用 Welch 的 t 检验。
groupArrayMovingSum	计算输入值的移动总和。
groupBitmapAnd	计算位图列的 AND，返回类型为 UInt64 的基数，如果添加后缀 -State，则返回位图对象。
topKWeighted	返回指定列中大约最频繁的值的数组。结果数组根据值的近似频率降序排序（不是根据值本身）。此外，还考虑了值的权重。
distinctJSONPaths	计算存储在 JSON 列中的不同路径的列表。
kolmogorovSmirnovTest	对两个群体的样本应用 Kolmogorov-Smirnov 检验。
quantileExactWeightedInterpolated	使用线性插值计算数值数据序列的分位数，考虑每个元素的权重。
largestTriangleThreeBuckets	对输入数据应用 Largest-Triangle-Three-Buckets 算法。
approx_top_sum	返回指定列中大约最频繁的值及其计数的数组。
covarSamp	计算 Σ((x - x̅)(y - y̅)) / (n - 1) 的值
groupBitmapOr	计算位图列的 OR，返回类型为 UInt64 的基数，如果添加后缀 -State，则返回位图对象。这等同于 groupBitmapMerge。
varSamp	计算数据集的样本方差。
cramersVBiasCorrected	计算 Cramer 的 V，但使用偏差修正。
quantiles Functions	quantiles, quantilesExactExclusive, quantilesExactInclusive, quantilesGK
anyLast	选择列的最后一个遇到的值。
corrStable	计算 Pearson 相关系数，但使用数值稳定的算法。
stddevPopStable	结果等于 varPop 的平方根。与 stddevPop 不同，此函数使用数值稳定的算法。
maxIntersections	聚合函数，计算一组区间相互交叉的最大次数（如果所有区间至少交叉一次）。
flameGraph	聚合函数，基于堆栈跟踪列表构建火焰图。
min	聚合函数，计算一组值中的最小值。
sumMapWithOverflow	根据 key 数组中指定的键对 value 数组进行求和。返回两个数组的元组：按排序顺序排列的键，以及对应键的求和值。与 sumMap 函数不同，它执行带溢出的求和。
uniq	计算参数的不同值的大约数量。
quantileTDigest	使用 t-digest 算法计算数值数据序列的近似分位数。
groupArrayMovingAvg	计算输入值的移动平均值。
rankCorr	计算排名相关系数。
covarSampStable	类似于 covarSamp，但速度较慢，同时提供更低的计算误差。
avgWeighted	计算加权算术平均数。
skewSamp	计算序列的样本偏斜度。
groupArrayInsertAt	在指定位置插入值到数组中。
entropy	计算值列的香农熵。
uniqTheta	使用 Theta Sketch 框架计算不同参数值的大约数量。
quantileDeterministic	计算数值数据序列的近似分位数。
simpleLinearRegression	执行简单（单维）线性回归。
covarPop	计算总体协方差
groupBitmapXor	计算位图列的 XOR，并返回类型为 UInt64 的基数，如果与后缀 -State 一起使用，则返回位图对象
maxMap	根据 key 数组中指定的键计算 value 数组中的最大值。
varPopStable	返回总体方差。与 varPop 不同，此函数使用数值稳定的算法。速度较慢，但提供更低的计算误差。
avg	计算算术平均数。
kurtPop	计算序列的峰度。
aggThrow	该函数可以用于测试异常安全性。它会在创建时以指定的概率抛出异常。
argMin	计算最小 val 值的 arg 值。如果有多行具有相等的 val 为最大，返回的关联 arg 并不确定。
first_value	它是任何的别名，但为了与窗口函数兼容而引入，有时需要处理 NULL 值（默认情况下，所有 ClickHouse 聚合函数会忽略 NULL 值）。
sumKahan	使用 Kahan 补偿求和算法计算数字的总和
count	计算行数或非 NULL 值的数量。
deltaSumTimestamp	添加连续行之间的差异。如果差异为负，则将其忽略。
studentTTest	对两个群体的样本应用 Student 的 t 检验。
sumWithOverflow	计算数字的总和，结果使用与输入参数相同的数据类型。如果和超过该数据类型的最大值，则以溢出方式计算。
sum	计算总和。仅适用于数字。
boundingRatio	聚合函数，计算一组值的最左和最右点之间的斜率。
uniqExact	计算不同参数值的确切数量。
exponentialTimeDecayedCount	返回时间序列在时间索引 t 处的累积指数衰减。
sumCount	计算数字的总和，并同时计算行数。这个函数被 ClickHouse 查询优化器使用：如果查询中有多个 sum、count 或 avg 函数，它们可以被替换为单个 sumCount 函数以重用计算。这个函数很少需要显式使用。
varSampStable	计算数据集的样本方差。与 varSamp 不同，此函数使用数值稳定的算法。速度较慢，但提供更低的计算误差。
topK	返回指定列中大约最频繁的值的数组。结果数组按近似频率降序排序（而不是根据值本身）。
maxIntersectionsPosition	聚合函数，计算 maxIntersections 函数的出现位置。
stddevSampStable	结果等于 varSamp 的平方根。与此函数不同，使用数值稳定的算法。
varPop	计算总体方差。
quantileExactWeighted	准确计算数值数据序列的分位数，考虑每个元素的权重。
covarPopMatrix	返回 N 个变量的总体协方差矩阵。
sparkbar	该函数为值 x 及这些值在区间 [min_x, max_x] 上的重复率 y 绘制频率直方图。
contingency	contingency 函数计算应急系数，测量表中两个列之间的关联。计算类似于 cramersV 函数，但平方根中的分母不同。
stochasticLinearRegression	该函数实现随机线性回归。它支持自定义参数，如学习速率、L2 正则化系数、迷你批次大小，并具有几种更新权重的方法（Adam、简单 SGD、动量、Nesterov）。
analysisOfVariance	提供单因素方差分析的统计检验（ANOVA 检验）。这是针对多组正态分布观察值的检验，以确定所有组是否具有相同均值。
groupConcat	从一组字符串计算串联字符串，可选以分隔符分隔，并可选限制最大元素数。
exponentialTimeDecayedMax	返回在时间索引 t 时计算的指数平滑移动平均的最大值。
any	选择列的第一个遇到的值。
covarSampMatrix	返回 N 个变量的样本协方差矩阵。
groupArrayLast	创建最后一个参数值的数组。
singleValueOrNull	聚合函数 singleValueOrNull 用于实现子查询运算符，如 x = ALL (SELECT ...)。它检查数据中是否只有一个唯一的非 NULL 值。
theilsU	theilsU 函数计算 Theil 的 U 不确定性系数，该值测量表中两个列之间的关联。
cramersV	cramersV 函数的结果范围从 0（对应于变量之间没有关联）到 1，并且只能在每个值完全由另一个值决定时达到 1。可以将其视为两个变量之间的关联所占最大可能变化的百分比。
last_value	选择最后一个遇到的值，类似于 anyLast，但可以接受 NULL。
quantileTiming	在确定精度下计算数值数据序列的分位数。
groupBitmap	位图或聚合计算来自无符号整数列，返回类型为 UInt64 的基数，如果添加后缀 -State，则返回一个位图对象
minMap	根据 key 数组中指定的键计算 value 数组中的最小值。
exponentialTimeDecayedAvg	返回时间序列中在时间点 t 的指数平滑加权移动平均。
skewPop	计算序列的偏斜度。
mannWhitneyUTest	对两个群体的样本应用 Mann-Whitney 秩检验。
quantileGK	使用 Greenwald-Khanna 算法计算数值数据序列的分位数。
groupArrayIntersect	返回给定数组的交集（返回所有在所有给定数组中的数组项）。
groupArraySample	创建样本参数值的数组。结果数组的大小限制为 max_size 个元素。参数值是随机选择并添加到数组中的。
stddevSamp	结果等于 varSamp 的平方根
quantile	计算数值数据序列的近似分位数。
groupArray	创建参数值的数组。值可以以任何（不确定）顺序添加到数组中。
exponentialTimeDecayedSum	返回在时间索引 t 时的指数平滑移动平均值的总和。
categoricalInformationValue	计算每个类别的 (P(tag = 1) - P(tag = 0))(log(P(tag = 1)) - log(P(tag = 0))) 值。
corr	计算 Pearson 相关系数。
approx_top_k	返回指定列中大约最频繁的值及其计数的数组。
corrMatrix	计算 N 个变量的相关矩阵。
quantileDD	计算具有相对误差保证的样本的近似分位数。
anyHeavy	使用重击算法选择频繁出现的值。如果有一个值在每个查询执行线程中出现超过一半的情况，则返回该值。通常结果是非确定性的。
quantileBFloat16	计算由 bfloat16 数字组成的样本的近似分位数。
max	聚合函数，计算一组值中的最大值。
groupBitXor	对数字系列应用按位 XOR。
quantileTimingWeighted	在确定精度下根据每个序列成员的权重计算数值数据序列的分位数。
quantileInterpolatedWeighted	使用线性插值计算数值数据序列的分位数，并考虑每个元素的权重。
stddevPop	结果等于 varPop 的平方根。
uniqCombined	计算不同参数值的大约数量。
covarPopStable	计算总体协方差的值
argMax	计算最大 val 值的 arg 值。
groupBitOr	对数字系列应用按位 OR。
quantileTDigestWeighted	使用 t-digest 算法计算数值数据序列的近似分位数。
distinctDynamicTypes	计算存储在动态列中的不同数据类型的列表。
sumMap	根据 key 数组中指定的键对 value 数组进行求和。返回两个数组的元组：没有溢出的对应键的求和值。
kurtSamp	计算序列的样本峰度。
stochasticLogisticRegression	该函数实现随机逻辑回归。它可用于二分类问题，支持与随机线性回归相同的自定义参数，并以相同的方式工作。
exponentialMovingAverage	计算在确定时间内的值的指数移动平均。
uniqCombined64	计算不同参数值的大约数量。它与 uniqCombined 相同，但使用 64 位哈希处理所有数据类型，而不仅仅是字符串数据类型。
meanZTest	对两个群体的样本应用均值 z 检验。
uniqHLL12	使用 HyperLogLog 算法计算不同参数值的大约数量。
groupArrayArray	将数组聚合为一个更大的数组。
groupUniqArray	从不同的参数值创建一个数组。
groupBitAnd	对数字系列应用按位 AND。
deltaSum	求连续行之间的算术差。
groupArraySorted	返回前 N 个项目的升序数组。
quantileExact Functions	quantileExact, quantileExactLow, quantileExactHigh, quantileExactExclusive, quantileExactInclusive 函数